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WiSec 2017 Nexmon干扰器演示源代码发布

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从提供的文件信息中可以提取出以下IT知识点: 1. WiSec 2017:WiSec代表无线和移动网络安全性和隐私会议(ACM Conference on Wireless Security and Privacy),是学术界和工业界关注无线通信安全和隐私问题的一个重要会议。在WiSec会议上发表的研究成果通常代表了该领域的最新研究进展。 2. Nexmon项目:Nexmon是一个开源项目,它允许开发者在C-compiler的基础上对固件进行修补,以便在Broadcom BCM4339芯片集中的设备上运行非官方固件。Nexmon项目让研究人员能够自由地修改Wi-Fi固件,实现如监控、注入、和自定义帧处理等先进的操作。 3. Android应用源代码:文档中提到的演示Android应用源代码指的是在WiSec 2017会议上使用的,基于Nexmon框架开发的Android干扰器应用。这种应用能够利用Nexmon项目提供的能力,在智能手机上执行干扰操作。 4. 干扰器(Jammer):在无线通信领域,干扰器是一种发射无线电波以阻塞或干扰特定频段的设备。在文档的背景下,干扰器功能被集成到智能手机的固件和应用程序中,使得设备能够在需要时进行无线通信的干扰。 5. 基于智能手机的干扰开发:这是一种将智能手机作为干扰源的技术,可以用来测试网络的稳健性,或者作为一种安全研究手段。这类技术的开发需要深入了解无线通信协议和硬件能力。 6. 自适应功率控制:自适应功率控制是一种技术,可以根据网络环境和距离动态调整无线发射的功率水平,以优化性能和能效。在干扰器的上下文中,自适应功率控制可以帮助干扰器更有效地工作,或者使其影响更有针对性。 7. 源代码的学术引用:文档强调,如果任何软件使用来源于此项目,并导致学术出版物或其他包含参考文献的出版物,都必须包含对nexmon项目的引用和相关论文的引用。这说明了在进行学术研究和发表时,正确引用和承认原作者的重要性。 8. 开源系统(系统开源):文档的标签“系统开源”强调了该存储库的特性是开源的,意味着源代码可以被任何人查看、修改和分发。开源系统对于学术研究和协作开发具有重要意义,因为它鼓励知识共享和社群合作。 9. 文件压缩包:文档中的“压缩包子文件的文件名称列表”指向了实际的文件存储库名称“wisec2017_nexmon_jammer_demo_firmware-master”,表明这是一个含有源代码的仓库,用户可以从中获取、编译和运行干扰器应用程序。 整合以上信息,本知识点的总结可以帮助理解如何通过Nexmon项目在Android设备上利用自适应功率控制实现干扰器功能,其在无线通信安全研究中的应用以及开源社区对学术和研究贡献的价值。同时,它也指出了学术诚信和研究成果引用的重要性。

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探索基于自适应波束形成的主瓣抗干扰算法。在以下matlab代码的基础上进行改进:%% 多约束优化波束形成算法完整实现 clear all; close all; clc; N = 16; % 阵元数量 d = 0.5; % 阵元间距(半波长) theta_target = 20; % 目标角度(度) theta_jammers = [-10, 60]; % 干扰角度(度) delta = 1.2; % 白噪声增益约束阈值 noise_power = 1; % 噪声功率 SNR = 10; % 信噪比(dB) INRs = [20, 30]; % 干扰干噪比(dB) % 运行多约束优化算法 [w, output] = multiConstraintBeamformer(theta_target, theta_jammers, N, d, delta); %% 结果可视化 theta_scan = -90:0.1:90; pattern_dB = 20*log10(abs(output.pattern)/max(abs(output.pattern))); % 方向图 figure('Position', [100, 100, 800, 600], 'Color', 'w'); plot(theta_scan, pattern_dB, 'b', 'LineWidth', 1.5); hold on; % 标记目标方向 plot([theta_target, theta_target], ylim, 'r--', 'LineWidth', 1.5); text(theta_target+2, -5, '目标 (20°)', 'FontSize', 12, 'Color', 'r') % 标记干扰方向 for j = 1:length(theta_jammers) plot([theta_jammers(j), theta_jammers(j)], ylim, 'k--', 'LineWidth', 1.5); text(theta_jammers(j)+2, -15 - j*5, ... sprintf('干扰 %d° (%.1f dB)', theta_jammers(j), output.null_depths(j)), ... 'FontSize', 10); end grid on; xlabel('角度 (度)', 'FontSize', 12); ylabel('归一化增益 (dB)', 'FontSize', 12); title('多约束优化波束形成方向图', 'FontSize', 14); xlim([-90, 90]); ylim([-80, 0]); set(gca, 'FontSize', 11, 'GridAlpha', 0.3); % 主瓣区域放大 figure('Position', [200, 200, 800, 400], 'Color', 'w'); plot(theta_scan, pattern_dB, 'b', 'LineWidth', 1.5); hold on; plot([theta_target, theta_target], ylim, 'r--', 'LineWidth', 1.5); xlim([10, 30]); ylim([-3, 0]); grid on; xlabel('角度 (度)', 'FontSize', 12); ylabel('归一化增益 (dB)', 'FontSize', 12); title('主瓣区域放大图', 'FontSize', 14); set(gca, 'FontSize', 11, 'GridAlpha', 0.3); % 权向量可视化 figure('Position', [300, 300, 800, 400], 'Color', 'w'); % 权向量幅度 subplot(1,2,1); stem(0:N-1, abs(w), 'filled', 'b', 'LineWidth', 1.5); title('权向量幅度分布'); xlabel('阵元序号'); ylabel('幅度'); grid on; set(gca, 'FontSize', 11, 'GridAlpha', 0.3); ylim([0, max(abs(w))*1.1]); % 权向量相位 subplot(1,2,2); stem(0:N-1, rad2deg(angle(w)), 'filled', 'r', 'LineWidth', 1.5); title('权向量相位分布'); xlabel('阵元序号'); ylabel('相位 (度)'); grid on; set(gca, 'FontSize', 11, 'GridAlpha', 0.3); % 性能指标显示 fprintf('===== 多约束优化算法性能指标 =====\n'); fprintf('输出 SINR: %.2f dB\n', output.SINR); fprintf('主瓣增益: %.2f dB\n', output.mainlobe_gain); fprintf('白噪声增益 (WNG): %.2f dB\n', output.WNG); fprintf('零陷深度:\n'); for j = 1:length(theta_jammers) fprintf(' %d°方向: %.1f dB\n', theta_jammers(j), output.null_depths(j)); end %% 多约束优化波束形成器函数 function [w, output] = multiConstraintBeamformer(theta_target, theta_jammers, N, d, delta) % 多约束优化波束形成器 % 输入: % theta_target: 目标角度(度) % theta_jammers: 干扰角度向量(度) % N: 阵元数 % d: 阵元间距(波长) % delta: 白噪声增益约束阈值 % 输出: % w: 最优权向量 % output: 性能指标 %% 导向矢量生成函数 steering_vec = @(theta) exp(1j*2*pi*d*(0:N-1)'*sind(theta)); %% 生成导向矢量 a_target = steering_vec(theta_target); a_jammers = arrayfun(@(th) steering_vec(th), theta_jammers, 'UniformOutput', false); %% 约束矩阵构建 % 等式约束: C'w = f C = [a_target, horzcat(a_jammers{:})]; f = [1; zeros(length(theta_jammers), 1)]; % 目标增益1,干扰增益0 %% 伪逆法求解 % 最小二乘解: w = C * inv(C'C) * f w = C * ((C' * C) \ f); %% 白噪声增益约束处理 current_norm = norm(w); if current_norm > sqrt(delta) % 如果范数超过阈值,进行缩放 w = w * sqrt(delta) / current_norm; end %% 计算方向图 pattern = computeBeampattern(w, N, d); %% 性能评估 [SINR, main_gain, null_depths] = evaluatePerformance(w, theta_target, theta_jammers, N, d); output = struct(... 'pattern', pattern, ... 'SINR', SINR, ... 'mainlobe_gain', main_gain, ... 'null_depths', null_depths, ... 'WNG', 10*log10(1/norm(w)^2)); end %% 方向图计算函数 function pattern = computeBeampattern(w, N, d) theta_scan = -90:0.1:90; pattern = zeros(size(theta_scan)); steering_vec = @(theta) exp(1j*2*pi*d*(0:N-1)'*sind(theta)); for idx = 1:length(theta_scan) a_theta = steering_vec(theta_scan(idx)); pattern(idx) = w' * a_theta; end end %% 性能评估函数 function [SINR, main_gain, null_depths] = evaluatePerformance(w, theta_target, theta_jammers, N, d) % 理论协方差矩阵参数 noise_power = 1; SNR = 10; % dB INRs = [20, 30]; % dB target_power = noise_power * 10^(SNR/10); jammer_powers = noise_power * 10.^(INRs/10); % 导向矢量函数 steering_vec = @(theta) exp(1j*2*pi*d*(0:N-1)'*sind(theta)); % 目标方向导向矢量 a_target = steering_vec(theta_target); % 干扰加噪声协方差矩阵 R_in = noise_power * eye(N); for j = 1:length(theta_jammers) a_jammer = steering_vec(theta_jammers(j)); R_in = R_in + jammer_powers(j) * (a_jammer * a_jammer'); end % 信号功率 signal_power = abs(w' * a_target)^2 * target_power; % 干扰加噪声功率 noise_power_out = real(w' * R_in * w); % 输出SINR SINR = 10*log10(signal_power / noise_power_out); % 主瓣增益 (dB) main_gain = 20*log10(abs(w' * a_target)); % 零陷深度 (dB) null_depths = zeros(1, length(theta_jammers)); for j = 1:length(theta_jammers) a_jammer = steering_vec(theta_jammers(j)); null_depths(j) = 20*log10(abs(w' * a_jammer)); end end

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